解释以下代码:import pandas as pd # 读取文件 df = pd.read_excel('../数据表/用户标签.xlsx') list1 = [] list1 = df['用户自定义标签'].to_list() list1 = '\n'.join(list1) list1 =list1.split('\n')#把所有标签加入list1 frequency = {} for word in list1:#词频统计 if word not in frequency: frequency[word] = 1 else: frequency[word] += 1 #根据词频降序做排列输出一个元组 frequency = sorted(frequency.items(),key = lambda x :x[1], reverse=True) df = pd.DataFrame(frequency, columns=['标签', '计数']) df.to_excel('new_用户标签.xlsx', index=False)
时间: 2024-02-07 20:02:35 浏览: 28
这段代码的作用是读取一个名为“用户标签.xlsx”的Excel文件,获取其中一个名为“用户自定义标签”的列的数据,并将这些标签分割成单独的字符串,存储在一个列表中。然后,它对列表中的所有标签进行词频统计,并将结果按照词频从高到低进行排序,最后将结果存储在一个名为“new_用户标签.xlsx”的新Excel文件中。
具体步骤如下:
1. 导入pandas库,以便读取Excel文件。
2. 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件中的数据,并将需要的列提取出来。
3. 将所有标签字符串组成一个列表,并将它们连接成一个字符串,每个标签用换行符分隔。
4. 使用split函数将连接的字符串分割成单个标签,并将它们存储在一个新的列表中。
5. 创建一个空字典frequency,并对列表中的每个标签进行遍历,统计每个标签出现的次数,并将结果存储在frequency字典中。
6. 使用sorted函数将字典frequency中的标签按照出现次数从高到低进行排序,返回一个元组列表。
7. 将排序后的结果转换为一个新的pandas DataFrame,然后使用to_excel函数将DataFrame存储在新的Excel文件中。
相关问题
import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')
这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象,代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中,则可以直接使用文件名而不需要路径。例如,如果文件名为 `data.xlsx`,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。
import pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分组统计计数counts = df.groupby('Category')['Value'].count()# 将计数结果写入Excel文件counts.to_excel('counts.xlsx')怎么使分组统计计数降序排序
可以使用`sort_values()`函数对`counts`进行降序排序,然后再将结果写入Excel文件。修改代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分组统计计数并进行降序排序
counts = df.groupby('Category')['Value'].count().sort_values(ascending=False)
# 将计数结果写入Excel文件
counts.to_excel('counts.xlsx')
```
这样就可以按照计数数量的降序对分组统计计数结果进行排序了。